组合主成分分析和模糊c均值聚类的车辆行驶工况制定方法

目前国内不同规模城市和地区的机动车行驶特征,与欧美采用的标准工况相比存在着较大的差异。为完善车辆行驶工况制定方法,开发了适合我国城市和地区交通特点的车辆行驶工况制定方法,研究采用道路运输企业营运车辆运行时产生的海量卫星定位数据,作为工况建立使用的源数据,这些数据能够真实反映拟建工况地区的各类型道路交通状况。方法首先将源数据计算划分为运动学片段即微行程,针对每一微行程进行平均速度和怠速时间占比等特征值的计算,利用改进后的主成分分析方法对特征矩阵进行降维处理,然后在特征空间利用模糊c均值聚类方法将这些微行程聚类成不同组。每一组聚类代表和生成一类交通状况,然后将各类子工况合成为初始合成工况。利用带有双权平滑核函数的滤波器来平滑初始工况,使其易于在实验室设备上开展车辆工况试验的遵循测试。最后选取在某地区行驶且时间段和路段较具代表性的道路运输车辆,利用其正常运行过程中产生的卫星定位数据,对所提出的工况制定方法进行了验证,并将所得工况与通过传统的V-A矩阵法所得工况进行结果的比较分析。试验数据的对比结果表明,应用该方法给出的合成工况能够反映出所建工况地区的交通状况,可以为开发符合当地交通特点的行驶工况提供依据。